室内定位无线接收信号强度测距模型的研究_毕京学
《2024年基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》范文

《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展,室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
在众多室内定位技术中,基于Wi-Fi和航位推算(DR,Dead Reckoning)的定位方法因其准确性高、成本低、适用范围广等特点,受到了广泛关注。
本文将重点研究基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法,探讨其原理、优势及存在的问题,并提出相应的解决方案。
二、Wi-Fi定位技术原理及优势Wi-Fi定位技术主要通过接收来自多个Wi-Fi接入点的信号强度信息,结合信号传播模型,估算出移动设备的位置。
其原理简单、成本低,且可与其他定位技术相结合,提高定位精度。
Wi-Fi 定位技术的优势主要体现在以下几个方面:1. 覆盖范围广:Wi-Fi网络几乎覆盖了所有的公共场所和部分私人空间,为室内定位提供了丰富的资源。
2. 定位精度高:通过多个Wi-Fi接入点的信号强度信息,可以较准确地估算出移动设备的位置。
3. 可与其他技术融合:Wi-Fi定位技术可与其他定位技术(如航位推算、蓝牙等)相结合,进一步提高定位精度。
三、航位推算(DR)原理及优势航位推算是一种基于运动学原理的定位方法,通过分析移动设备的加速度、角速度等运动信息,推算出设备的位置和方向。
其原理简单、成本低,且在无GPS信号的室内环境下具有较高的适用性。
航位推算的优势如下:1. 自主性:无需依赖外部设施,只需通过分析移动设备的运动信息即可实现定位。
2. 连续性:可在无信号覆盖的室内环境下实现连续定位。
3. 实时性:能够实时更新位置信息,满足某些应用对实时性的要求。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究将Wi-Fi定位技术和航位推算相结合,可以充分发挥两者的优势,提高室内定位的精度和可靠性。
具体方法包括:1. Wi-Fi指纹库建立与匹配:通过在室内环境中采集Wi-Fi信号强度信息,建立指纹库。
当移动设备进入该区域时,通过匹配指纹库中的信息,实现初步定位。
《2024年基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》范文

《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展,室内定位技术已经成为众多领域研究的热点。
其中,基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法因其实时性、准确性及成本效益等特点备受关注。
本文将就这一方法进行深入探讨,从基本原理到具体实现方式以及相关问题进行研究,并进一步展望其未来的应用前景。
二、Wi-Fi和航位推算定位的基本原理(一)Wi-Fi定位原理Wi-Fi定位技术主要通过测量移动设备与多个Wi-Fi接入点(AP)之间的距离或信号强度信息来实现定位。
具体而言,通过接收来自不同AP的信号强度信息,结合信号传播模型,可以估算出移动设备与AP之间的距离或角度,进而确定移动设备的位置。
(二)航位推算原理航位推算是一种基于运动学原理的定位方法,通过记录移动设备的运动轨迹和方向信息,推算出其位置。
该方法不需要额外的定位设施,只需通过内置的传感器(如陀螺仪、加速度计等)即可实现。
三、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法(一)方法概述本文提出的基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法,首先通过Wi-Fi技术获取移动设备与多个AP的距离或信号强度信息,然后结合航位推算方法,根据移动设备的运动轨迹和方向信息,对位置进行实时更新和修正。
这种方法可以充分利用Wi-Fi信号的覆盖范围广和航位推算方法的自主性,提高室内定位的准确性和实时性。
(二)具体实现1. Wi-Fi信号获取:移动设备通过扫描周围环境中的Wi-Fi信号,获取多个AP的信号强度信息。
2. 距离估算:根据信号传播模型,将信号强度信息转换为距离信息,估算出移动设备与各个AP的距离。
3. 位置计算:结合已知的AP位置信息,采用三角定位法或其他算法,计算出移动设备的位置。
4. 航位推算:通过内置传感器记录移动设备的运动轨迹和方向信息,对位置进行实时更新和修正。
5. 融合定位结果:将Wi-Fi定位结果与航位推算结果进行融合,得到更为准确的位置信息。
基于深度学习的无线信号辅助室内定位技术研究

基于深度学习的无线信号辅助室内定位技术研究摘要:随着人们对于定位技术的需求日益增加,无线信号辅助室内定位技术因其方便、精准且无需额外设备的优势而备受关注。
本文以深度学习为基础,研究了基于无线信号的室内定位技术,通过收集、处理和分析无线信号数据,使用深度学习模型对室内位置进行准确预测。
实验结果表明,所提出的方法在室内定位方面具有很高的准确性和实用性。
1. 引言室内定位技术在诸多领域中扮演着重要的角色,例如室内导航、仓库管理和无人机定位等。
传统的室内定位方法包括基于蓝牙、Wi-Fi和超声波等技术,但这些方法存在着接收设备的限制、定位精度不高等问题。
基于无线信号的室内定位技术通过利用已有的Wi-Fi、蜂窝信号等无线信号,能够克服传统方法的限制,具备广泛的应用前景。
2. 相关工作在过去的几年里,许多学者和研究人员对于基于无线信号的室内定位技术进行了广泛的研究。
其中,深度学习被应用于该领域的研究中取得了显著的进展。
深度学习模型能够通过对大量数据的学习,自动提取特征,并对复杂的空间关系进行建模,从而实现准确的室内定位。
3. 数据获取与预处理为了研究基于深度学习的无线信号辅助室内定位技术,我们需要收集室内地点的无线信号数据。
我们可以使用手机、传感器或者无线信号探测器等设备获取这些数据。
在收集数据之后,我们需要进行预处理,以消除无用信息和噪声。
常见的预处理方法包括数据清洗、特征提取和降维等。
4. 深度学习模型设计在本研究中,我们选择了卷积神经网络(CNN)作为室内定位的深度学习模型。
CNN能够自动从原始数据中提取空间特征,对于室内定位任务非常适用。
我们利用大量的有标签定位数据对模型进行训练,并使用验证集进行模型选择和调优。
最后,我们使用测试集对所训练好的模型进行评估。
5. 实验结果与分析为了评估所提出的基于深度学习的室内定位方法,我们进行了一系列的实验。
实验结果表明,该方法在不同室内环境下具有很高的预测准确性。
无线局域网中基于信号强度的室内定位

无线局域网中基于信号强度的室内定位随着无线局域网技术的迅速发展,越来越多的人们开始意识到,无线局域网不仅可以用来传输数据,还可以用来进行室内定位,以满足人们对定位精度和覆盖范围的需求。
其中,基于信号强度的室内定位是一种比较常见的技术,具有成本低、易于实现等优势。
基于信号强度的室内定位是通过采集接收端(比如智能手机或者Wi-Fi接收器)的信号强度来确定接收器的位置。
这种方法简单直观,不需要额外的硬件支持,可以利用现有的Wi-Fi信号、蓝牙信号等无线信号进行定位。
实现基于信号强度的室内定位主要需要做到以下几点:1.构建信号强度-距离模型:信号强度和接收距离之间存在一种确定的关系,建立信号强度和距离之间的映射关系,便可以通过信号强度来计算接收器的距离。
2.采集信号强度数据:定位精度和准确性与信号强度采集的数据数量和频率有关,采集数据的过程需要在需要定位的空间内不放置聚拢产生信号干扰的设备、尽可能避免障碍、快速移动采集终端等,保证信号采集的稳定性和准确性。
3.进行信号指纹库的构建:根据实验采集到的数据,选择合适的算法建立信号指纹库。
可将相同位置的多次采集到的数据进行平均,避免因特定设备等干扰因素产生的误差。
4.匹配算法的选择:常用的匹配算法有最近邻算法、加权最近邻算法、贝叶斯方法等。
这些算法的选择取决于实际应用场景和需要。
基于信号强度的室内定位技术具有广阔的应用前景。
无线局域网技术已经广泛应用于地铁站、超市等室内场所,基于信号强度的定位技术可以为用户提供精准的室内导航服务,满足用户在室内环境下的导航需求。
同时,基于信号强度的室内定位技术还可以用于室内监控和智能家居等方面,为人们的日常生活提供更多便利和安全保障。
《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》范文

《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》篇一一、引言随着科技的发展,室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
它广泛应用于各种场景,如商场、医院、工厂、大型建筑等,提供了精确的空间位置信息,极大地方便了人们的生活与工作。
目前,室内定位方法众多,但其中基于Wi-Fi和航位推算(Dead Reckoning, DR)的定位方法因其实时性、低成本、以及较为精准的定位效果受到了广泛的关注。
本文旨在探讨基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法的研究,并分析其优缺点以及实际应用场景。
二、Wi-Fi室内定位方法Wi-Fi室内定位技术主要依赖于无线信号的传播特性,通过测量无线信号的强度、传播时间等信息,结合信号处理算法,实现室内定位。
其优点在于覆盖范围广、精度高,适用于大多数室内环境。
但同时也存在着一些问题,如多径效应和信号干扰等可能导致定位误差增大。
为了解决这些问题,研究人员提出了一些改进算法,如基于指纹图谱的Wi-Fi定位技术,通过建立室内环境中的Wi-Fi指纹图谱,实现对未知位置的识别和定位。
三、航位推算(Dead Reckoning, DR)技术航位推算是一种基于运动学原理的定位方法,通过记录移动设备的运动轨迹和速度信息,实现对位置的推算。
DR技术具有实时性高、成本低等优点,但存在误差累积的问题。
当移动距离较长时,误差会逐渐累积并影响定位精度。
因此,在实际应用中,常将DR技术与其他定位方法相结合,以提高定位精度。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法为了充分发挥Wi-Fi和DR技术的优势,研究人员提出了基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法。
该方法首先利用Wi-Fi技术获取初始位置信息,然后结合DR技术记录移动设备的运动轨迹和速度信息,实现实时位置更新。
这种方法结合了Wi-Fi的高精度和DR的实时性,能够在一定程度上解决单一技术方法的局限性。
同时,为了减少误差累积对定位精度的影响,可以引入其他传感器数据(如惯性测量单元IMU等)进行数据融合处理。
《2024年基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》范文

《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》篇一一、引言随着科技的发展,室内定位技术逐渐成为人们关注的焦点。
为了满足在大型建筑、商场、医院等复杂环境下的定位需求,基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法成为了研究的热点。
本文旨在研究并探讨基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法,以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、Wi-Fi室内定位技术Wi-Fi室内定位技术是一种基于无线信号的定位技术,通过接收来自多个Wi-Fi接入点的信号强度信息,结合信号传播模型和算法处理,实现对目标位置的估计。
Wi-Fi定位技术的优点在于覆盖范围广、设备成本低、易于部署等。
然而,由于室内环境的复杂性和多径效应的影响,Wi-Fi定位精度受到一定限制。
三、航位推算技术航位推算(Dead Reckoning,DR)是一种基于运动学原理的定位方法,通过传感器测量设备的移动距离和方向,推算出设备的位置。
航位推算技术主要包括里程计推算和陀螺仪推算两种方法。
其中,里程计推算基于设备移动的步数和步长计算移动距离,陀螺仪推算则通过测量设备的姿态变化推算出设备的位移。
航位推算技术具有实时性高、不受信号遮挡等优点,但在长时间运行时可能因累积误差导致定位精度下降。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法为了充分利用Wi-Fi和航位推算技术的优点,提高室内定位精度,本文提出了一种基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法。
该方法首先通过Wi-Fi接收设备接收多个Wi-Fi接入点的信号强度信息,结合信号传播模型和算法处理,得到设备的初步位置信息。
然后,利用航位推算技术对设备的移动轨迹进行实时跟踪和修正,减小累积误差对定位精度的影响。
通过将Wi-Fi定位结果与航位推算结果进行融合,实现高精度的室内定位。
五、实验与分析为了验证本文提出的基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法的可行性和有效性,我们进行了实验分析。
实验结果表明,该方法在复杂环境下具有较高的定位精度和稳定性。
信道状态信息无线感知数据获取及应用综述

I只 能 提 供 媒 体 访 问
文
近几 年,在 CS
I研 究 领 域 已 有 众 多 综 述 类 论
,在数据处理、算法以及应用等方面进行详细
[
18
23]
综述,但对 CS
I数据采集设备/工具及相关开源数据
集方面的统计分析内容较浅,未能全面统计当前现有
的 CS
I数据采集设备/工具及相关开源数据集。
播的无线信号即可 实 现 高 效、经 济 及 全 天 候 的 非 接
触式感知。与同 样 非 接 触 式 感 知 的 计 算 机 视 觉
[
4
5]
相比,无线 信 号 具 有 穿 透 感 知 能 力 强、对 环 境 光 线
要求低、室内无缝覆 盖 成 本 低 以 及 不 直 接 涉 及 隐 私
等优势,并拥有感知设备不易被察觉的特点。
i
tTe
chno
l
ogy,The54
t
hRe
s
e
a
r
ch
yo
ga
pmen
I
ns
t
i
t
u
t
eo
fCh
i
naEl
e
c
t
r
on
i
c
sTe
chno
l
ogyGr
oupCo
r
r
a
t
i
on,Sh
i
i
a
zhuang050081,Ch
i
na)
po
j
Ab
s
t
r
a
c
t:I
nr
e
c
en
WiFi定位技术在室内导航中的应用研究

WiFi定位技术在室内导航中的应用研究随着科技的不断发展,WiFi定位技术在室内导航中的应用也越来越受到关注。
WiFi定位技术是一种利用无线网络信号进行定位的技术,通过对室内WiFi网络的信号强度和传播特性进行分析,可以实现在室内环境中精确定位和导航的功能。
本文将介绍WiFi定位技术的原理、应用场景以及研究进展。
WiFi定位技术的原理主要基于信号强度衰减和三角测量原理。
当移动设备与WiFi热点之间存在一定距离时,WiFi信号的强度会随之衰减。
通过收集并分析WiFi信号的强度值,可以推断出移动设备与各个WiFi热点之间的距离。
同时,通过多个WiFi热点的信号强度分布情况,可以进行三角测量,以获取移动设备的具体位置。
WiFi定位技术在室内导航中具有广泛的应用场景。
首先是商场和购物中心。
当顾客进入商场或购物中心时,通过WiFi定位技术可以提供准确的位置信息和路径导航,帮助顾客快速找到目标店铺或产品,提升购物体验。
其次是医院和大型建筑物。
在这些复杂的室内环境中,通过WiFi定位技术可以帮助人们迅速找到目标科室、病房或会议室,提高效率。
此外,WiFi定位技术还可以应用于展览馆、机场、大学校园等场所,帮助人们更好地了解和利用室内空间。
在WiFi定位技术的研究中,存在着一些挑战和难题。
首先是信号干扰和多径效应。
室内环境中存在许多干扰源,如障碍物、墙壁和其他电子设备,这些因素会影响WiFi信号的传播和强度,进而影响定位的准确性。
其次是算法优化和数据处理。
WiFi定位技术需要大量的WiFi信号数据进行分析和处理,如何有效利用这些数据,提高定位的精度和实时性是一个需要解决的问题。
此外,用户隐私和安全问题也需要引起足够的重视,如何保护用户的个人信息和数据安全将是未来研究的重点。
针对上述问题,研究者们已经提出了一些解决方案和改进措施。
为了应对信号干扰和多径效应,研究者们提出了许多信号处理和预处理方法。
例如,通过建立模型来推测干扰源的影响;利用多个WiFi热点和使用多径效应分析算法来提高定位的准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
将式 (2) 代入式 (1), 并 忽 略 系 统 硬 件 带 来
的信号损耗 L,可得到距离发射端d 处的接收功率
Pr(d)服从 Friis传播公式 : [10]
( ) Pr(d)=
λ 4πd
2
PtGtGr
(3)
假设发 射 端 和 接 收 端 天 线 增 益 相 同, 且 考 虑
衰落效应,由式 (3) 可得到对数路径损耗模型为:
研究 表 明, 墙 体、 门、 窗 以 及 人 体 都 会 对 无 线信号的传输产生影响 , [8] 而环境特征的时间变 化 或随机变化会影响无线信号传输通道的特性,传 输模型也随 之 改 变, 一 旦 传 输 模 型 发 生 变 化, 那 么按照模 型 计 算 无 线 信 号 的 传 输 距 离 同 信 号 强 度 衰减之间的关系将有不可忽略的误差。
3.2 对 数 路 径 损 耗 模 型 修 正
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
尽管对数 路 径 损 耗 模 型 给 出 了 路 径 损 耗 因 子 和 Xσ 的 大 致 取 值 范 围, 而 且 仿 真 试 验 中 可 随 意 设 置,但在实际应用 中, 所 选 路 径 损 耗 因 子 和 Xσ 都 无法准确 反 映 当 前 的 室 内 环 境, 而 就 某 一 发 射 端 而言 R0(d0)很难获 取 到 准 确 值, 从 而 引 入 了 众 多 模型参数误差。
关键词:室内定位;接收信号强度;无线信号传播;测距模型;路径损耗因子 中 图 分 类 号 :TN967 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :2095-4999(2014)-04-0008-03
Indoor Positioning Range Based Model of the Received Signal Strength
在大多数仿真及试验研究中,通常是基于无线 信 号 传 播 对 数 路 径 损 耗 模 型[4-5]、 自 主 建 模[6]及 动 态
获取路径损耗系数[7]将无线接收 信 号 强 度 与 距 离 建 立映射关系。而在直接利用已有的对数路径损耗模 型时,很多研究人员将仿真或试验环境定格为固定 不变,把固定的损耗因子作为模型系数,忽略了环 境的动态变化,引入了系统误差,降低了定位精度。 自主建模及动态获取自适应系数相对于直接套用对 数路径损耗模型能较好地模拟当前的环境并及时反 映当前环境变化,从而有较高的定位精度,但需要 布设收发双向的无线路由器等信标节点,增加了定 位成本与复杂度。本文首先分析了无线信号在室内 的传播特性,然后将自主建模的思想引入对数路径 损耗模型中,给模型增加了一定地时效性,在一定 程度上反映环境动态变化,从实验手段上降低路径 损耗因子对定位误差的影响,最后对试验可行性进
( ) R(d)= R0(d0)-10nlog10
d d0
+Xσ
(4)
式 (4) 中,d 为 接 收 端 与 发 射 端 的 真 是 距 离,
R(d)为距离发射 端 d 处 的 接 收 信 号 强 度,R0(d0) 为距发射端 为 参 考 距 离 d0 的 接 收 信 号 强 度,n 代 表信号随距 离 损 耗 的 路 径 损 耗 因 子,Xσ 是 均 值 为 0,均方差为σ,取值范围为 [0,7] 的高斯正态分 布的随机变量。
B,C,假设三个点 的 坐 标 均 已 知。 将 卫 星 定 位 实 时动 态 差 分 法 (real-time kinematic,RTK) 测 量 中的工地 校 正 思 想 引 [11] 入 到 室 内 基 于 RSSI测 距 中,利用智 能 手 机 在 三 个 地 面 点 分 别 连 续 测 量 1min,获得所有 AP 的时间序列 RSSI数据,取均 值,依据 RSSI均值对搜索到的 AP 进行降序排列, 对每个地面点选出 均 值 最 大 的 AP 对 应 的 RSSI序 列,分 别 计 算 得 到 标 准 差 Xσ 和 热 点 与 手 机 端 间 距 离d,与 RSSI均值一起参与 (5) 式计算,由最小 二乘原理得到参考 距 离 接 收 信 号 强 度 R0(d0)及 信 号衰 减 因 子 n, 将 所 得 参 数 用 于 后 续 的 定 位 计 算中。
收 稿 日 期 :2014-09-05 基金项目:国家863计划资助 (2013AA12A201)。 第一作者简介:毕京学 (1991),男,山东莱芜人、硕士生,主要从事 GPS测量原理应用及室内定位相关研究。
第4期
毕京学,等:室内定位无线接收信号强度测距模型的研究
9
行探究并提出了试验方法。
2 无 线 信 号 传 播 特 性 及 分 析
烅
……
(5)
烆R(dm )= R0(d0)-10nlog10(dm )+Xσm 式 (5) 中,Xσi 可由连续测量获得某一 AP 的 RSSI
的标准差确定,R(d1)为连续观测某一 AP 的 RSSI
10
导航定位学报
第2卷
均值,假设在该观测时间内,室内环境变化不大, 路径损耗因子n 不变,可得到形如V =B^x-l的误 差方程为
为获取无 线 信 号 在 实 际 空 间 中 传 播 的 实 验 数 据,利用安 卓 (Android) 智 能 手 机 在 布 设 有 无 线 保真 (wireless fidelity,WiFi) 的地下停车场进行 RSSI测试。实验目 的 获 取 无 线 信 号 在 时 间 上 的 变 化,并在此基础上 进 行 分 析。 地 下 停 车 场 WiFi接 入点 (access point,AP) 布 设 密 度 为 4 m×8 m, AP 型号相同保 证 发 射 功 率 一 致。 测 试 时 间 在 21: 00后,有较 少 的 车 辆 及 人 员 干 扰。 将 一 部 手 机 放 置在桌子上连续静态测 试 5 min, 再 将 另 一 部 手 机 放在旁边同时静态测试 2 min。 从 获 取 的 数 据 中 选 出三 个 视 距 传 播 的 AP 点, 数 据 处 理 结 果 如 图 1 所示。
图 1 WiFi信 号 传 播
图1 (a) 显示接收到 三 个 AP 的 RSSI数 值 波 动幅度较小,这是三个 AP 点均为视距传播, 多路 径效应可忽 略, 是 由 热 点 自 身、 发 射 功 率 及 天 线 特性等引起的误 差; 图 1 (b) 显 示 在 旁 边 添 加 一 部手机后,RSSI均 有 较 大 幅 度 变 化, 由 此 可 以 看 出,无线信号在传播过程中易受干扰。
设参考 距 离 d0 为 1 m,m 个 坐 标 已 知 点, 则 距离发 射 端 di (i=1,2……m) 的 距 离 可 知, 连 续测 量 30 s 获 得 各 已 知 点 处 接 收 信 号 强 度 R(di),则
烄R(d1)= R0(d0)-10nlog10(d1)+Xσ1
R(d2)= R0(d0)-10nlog10(d2)+Xσ2
Abstract:Indoor complex environment has an important effect on received signal strength range based model.In many studies and practical applications,researchers usually make path loss factor as fixed constant,increasing systematic error.Analysis of the characteristics of the indoor wireless signal propagation,introduction on the received signal strength range based models,and the formula derivation of the best fit parameters of the current indoor environment logarithmic path loss model are explored.At last,the article introduces the idea of independent modeling into the received signal strength measurement,and explores the feasibility of the experiment.
熿v1燄 熿1
v2
1
=
…
-10log10(d1) 燄 -10log10(d2)
…
燀v3燅 燀1 -10log10(dm ) 燅
熿R (d1 )-Xσ1燄
[ ] R0(d0) R (d2)-Xσ2
-
n
…
(6)
燀R (dm )-Xσm燅 设每次观测为独立等精度观测,则权 P 为单
位对角阵,由最小二乘原理得到
第2卷 第4期 2014 年 12 月
导航定位学报 Journal of Navigation and Positioning
Vol.2,No.4 Dec.,2014
室内定位无线接收信号强度测距模型的研究
毕 京 学1,2 , 甄 杰1 , 郭 英2
(1.中国测绘科学研究院 重点实验室,北京 100830; 2.山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛 266590)
[ ] R0(d0) =
(BTPB )-1 BTPl
n
(7)
解 (7) 式得参数R0(d0)与n 重新代入对数路
径损耗 模 型 用 于 观 测 可 较 好 地 拟 合 当 前 的 室 内
环境。
3.3 实 验 可 行 性 探 究
实验场地需布设有无线热点,且其坐标已知。 在场地内随机选 取 三 个 不 共 线 的 地 面 点, 记 为 A,
Key words:indoor positioning;received signal strength; wireless signal propagation;range based model;path loss factor